Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 5, No. 5 Mei 2020

## ANALISIS  MINAT  MAHASISWA  MEMASUKI  PROGRAM  STUDI  TEKNIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DI POLITEKNIK HARAPAN BERSAMA

## Muchamad Sobri Sungkar
Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Harapan Bersama Email: sobrisungkar@gmail.com

## Abstract
The  goal  in  study  that  analyzed  student  interest  entered  of  engineering  study program  at  the  Harapan  Bersama  (Harber)  Polytechnic.  The  method  used  is  K- means  clustering  with  study  of  literature  and  design  earlier,  start  from  concept, searching data until inputing and proccessing data who have entered. So the result is  got  namely  in  2015  until  2019  interest  of  student  to  enter  engineering  study program is diverse.

## Keywords: interest, study program, K-means clustering

## Abstrak
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisa  suatu  peminatan mahasiswa  masuk  program  studi  teknik  di  Politeknik  Harapan  Bersama  (Harber). Metode  yang  digunakan  adalah K-means  clustering dengan  studi  literatur  dan perancangan terlebih dahulu, mulai dari konsep, pencarian data hingga penginputan dan proses data yang sudah masuk. Sehingga hasil yang diperoleh yaitu dari tahun 2015  sampai  dengan  2019  ini  minat  mahasiswa  masuk  program  studi  teknik beragam.
Kata kunci: minat, program studi, K-means clustering
Pendahuluan
“Program Studi berdasarkan UU no 12 tahun 2012 tentang Pendidikan dikatakan bahwa  suatu  kegiatan  Pendidikan  dan  pembelajaran  yang  diajarkan  dengan  kurikulum dan suatu metod tertentu dalam satu jenis Pendidikan baik itu akademik, vokasi maupun Profesi , dilaksanakan pada Perguruan Tinggi maupun Lembaga Pendidikan.” (Kisworo, 2012).
Perguruan  tinggi  mempunyai  fungsi  yaitu  meningkatkan  kualaitas  kinerja  dan hasil  pada  sebuah  perguruan  tinggi,  sehingga  diharapakan  mampu  memberi  kontribusi yang  reel  kepada  IPOLEKSOSBUD  pada  masyarakat  umum  (Rahmat,  2014). Pembinaan  kualitas  dalam  perguruan  tinggi  akan  memadukan  unit  akademik  dasar secara keseluruhan denganan adanya penilaian. Perangkat manajemen perguruan tinggi menggunakan  evaluasi  diri  sewajarnya,  dengan  evaluasi  diri  inilah  pengambilan keputusan akan ditentukan.
Maksud dari adanya evaluasi diri ini yaitu untuk  malaksanakan rumusan secara prosedural  terhadap  baik  di  lingkungan  dalam  mapun  luar,  Prinsipnya  untuk
Metode K-Means Clustering
lingkungan  dalam  yang  diintepretasikan  dalam  kelebihan  dan  kekurangan  yang dihubungkan  pada  misi  lembaga.  Terkait  dengan  lingkungan  luar  dapat  di  kumpulkan berbagai informasi yang terkait dengan opportunity dan tantangan, tentunya tidak lepas dari misi Lembaga sebelumnya. (Basukiyatno, 2005).
Dalam  dunia  pendidikan  penting  untuk  perguruan  tinggi  dalam  menentukan program studi yang akan didirikan sesuai dengan minat masyarakat disekitar perguruan tinggi  tersebut.  “Peminatan  adalah  kemampuan  yang  cenderung  meningkatkan  focus pada  hal  tertentu.  Peminatan  merupakan  factor  penting  yang  berkesempatan  mengerti tentang hal yang diminati serta dilakukan oleh masyarakat pada umumnya. Ketika salah satu  orang  memiliki  peminatan,  maka  hal  yang  iya  kerjakan  mengarahkan  pada peminatan itu.
Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  sudah  menyediakan  berbagai  program  studi, salah  satunya  adalah  di  politeknik  harapan  bersama  menyediakan  berbagai  program studi  diantaranya  DVI  Teknik  Informatika,  DIII  Teknik  Komputer,  DIII  Teknik Elektronika, dan DIII Teknik Mesin

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan  berupa  serangkaian  perancangan  dimana langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  yaitu pertama, mencari  data  langsung  melalui bagian  akademik  kampus.  Pencarian  data  berupa  wawancara  dengan  kepala  bagian akademik  Politeknik  harapan  bersama  (Harber). Kedua pengumpulan  data , Ketiga menganalisis variable yang di dapat serta  melakukan sistem perancanganya , Keempat , melaksanakan uji variable pada sistem, Kelima menganalisa hasil akhir system.
Pada tahap tipe Analisa yang memeliki konten berupa diagram block yang terdiri dari preprocessing data, K-Means  clustering .  Di  tahun  2015-2019  data  nama  prodi Teknik  yang  dirubah  kedalam  bentuk  numerik  untuk  pengelompokan  datanya menggunakan K-Means Algorithm Clustering. Agar semua data yang dimasukan dapat menjadi clsterter yang diperlukan dengan beberapa tahapan yang ada :
1. Menetukan cluster menjadi 3 bagian dari data yang diperoleh pada penelitian ini
2. Membuat titik utama pada cluster yang dibuat.
Penentuan titik utama dilakukan secara acak pada setiap cluster yang ditentukan dan diperoleh titik utama pada cluster yang diperoleh. nilai k didapat serta cluster utama awal  setelah  itu  pengukuran  jarak  antara cluster utama digunakan  e uclidian  distance , sehingga  akan  diketahui  matrik  jarak  yaitu  Cluster  1,  Cluster  2  dan  Cluster  3  sebagai berikut:
Rumus euclidian distance:

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil
1. K-Means Clustering
Gambar 1 Tiga cluster yang dibuat di K-Means Pengunaan  Metode K-Means  clustering dalam  mengelompokan  data memakai  3 cluster dan  kemudian  diperoleh  hasil  yang  tidak  selaras  atau mempunyai  perbedaan  total  data  yang  rentangnya  cukup  jauh  di  setiap clusternya.
2. Input Data
Data  sistem  dijalankan, user akan  melakukan  langkah  pertama  yaitu input.  Mencari  file  yang  berektensi  *.xlsx  dengan  cara  menenekan  button  cari file  yang  akan  digunakan,  setelah  file  sudah  ditemukan  untuk  dapat memprosesnya kita klik button prosess .
Metode K-Means Clustering

## B. Pembahasan
Attribute  dalam  pengelompokan  ini  adalah  total  mahasiswa  yang  minat Jurusan  Teknik.  Pengelolaan  data  digunakan K-Means  clustering .  Penelitian  ini mempergunakan variable data dengan jumlah mahasiswa yang minat pada Jurusan Teknik di Politeknik Harapan Bersama.

## 1. Teknik Komputer
Minat  mahasiswa  masuk  jurusan  teknik  komputer  masuk  pada  grup minat yang dengan jumlah terbanyak pada 2015  hal ini terlihat dalam cluster ketiga adapaun 2016 - 2019 teknik komputer masuk dalam grup minat dengan jumlah sedang  hal ini dapat terlihat di cluster kedua.
2. Teknik Elektronika
Minat  mahasiswa  masuk  jurusan  teknik  elektonika,  masuk  pada  grup minat dengan jumlah sedang pada 2015, 2016 serta 2019. hal ini terlihat dalam cluster kedua.  Minat  jurusan  ini  di  2017  serta  2018  masuk  pada  grup  minat dengan jumlah sedikit.
3. Teknik Mesin
Teknik  mesin  pada  tahun  2015,2016,  dan  2018  masuk  kedalam  grup minat dalam jumlah terbanyak di cluster kesatu, di 2017 serta 2019 grup minat terbanyak berada di cluster kesatu.
4. Teknik Informatika
Teknik  informatika  termasuk  dalam  minat  terbanyak  di  2015  termasuk cluster kesatu. Jurusan ini masuk kedalam grup minat dengan jumlah sedikit di 2016 - 2019. Hal ini dapat dilihat di cluster ketiga.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  di  politeknik  harapan  bersama  dengan  objek  yang diteliti adalah peminatan mahasiswa untuk kuliah pada program studi Teknik metode K- Means  clustering.  Sehingga  hasil  yang  diperoleh  bahwa  dari tahun  2015  –  2019 minat mahasiswa tidak stabil. Untuk jurusan Teknik computer menyatakan bahwa pada tahun 2015 mahasiswa banyak yang berminat masuk jurusan tersebut. Hal serupa terjadi pada jurusan  informatika  yang  pada  tahun  yang  sama  menyatakan  banyaknya  minat mahasiswa  masuk  jurusan  informatika.  Berbeda  dengan  jurusan  elektronika  yang menyatakan  dari  tahun  2015-2016  dan  tahun  2018  mahasiswa  yang  minat  masuk jurusan  tersebut  lebih  sedikit/sedang.  Berbeda  pula  dengan  jurusan  Teknik  mesin dimana  pada  jurusan  ini  selalu  mengalami  kenaikan  pada  setiap  tahunnya  dan dikategorikan banyaknya minat mahasiswa terhadap jurusan Teknik mesin

## BIBLIOGRAFI
Kisworo, M. (2012). Undang-undang no. 12 tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi.
Prilianti,  K.  R.,  &  Wijaya,  H.  (2014).  Aplikasi  text  mining  untuk  automasi  penentuan tren topik skripsi dengan metode K-Means Clustering. Jurnal Cybermatika, 2(1).
Purnamaningsih,  C.  (2013).  Pemanfaatan  metode  k-means  clustering  dalam  penentuan penjurusan siswa sma.
Rahmawati,  L.,  Sihwi,  S.  W.,  &  Suryani,  E.  (2016).  Analisa  Clustering  Menggunakan Metode  K-Means  dan  Hierarchical  Clustering  (Studi  Kasus:  Dokumen  Skripsi Jurusan  Kimia,  Fmipa,  Universitas  Sebelas  Maret).  ITSMART:  Jurnal  Teknologi dan Informasi, 3(2), 66-73.
Rahmat,  Agus  Salam.  "Model  Pengembangan  Pendidikan  Nilai  Di  Perguruan  Tinggi."
(2014).
Suprawoto, T. (2016). Klasifikasi data mahasiswa menggunakan metode k-means untuk menunjang  pemilihan  strategi  pemasaran.  JIKO  (Jurnal  Informatika  dan Komputer), 1(1).
Zaelani, Ahamad. "Pengaruh Kepribadian Wirausaha, Pengetahuan Kewirausahaan, dan Lingkungan terhadap Minat Berwirausaha Mahasswa/I Akademi Minyak Dan Gas Balongan  Indramayu  Jawa  Barat."  Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  2.10 (2017): 1-6.